手工搭建Hadoop环境（Linux） 简介 本文介绍了如何在华为云上使用 弹性云服务器 的Linux实例手工搭建Hadoop环境。Hadoop是一款由Apache基金会用Java语言开发的分布式开源软件框架，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的能力

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String 专属分布式存储池名称。 id String 专属分布式存储池ID。 project_id String 专属分布式存储池归属的project_id。 capacity Integer 申请的专属分布式存储池容量，单位GB。 type String 专属分布式存储池的存储类型 SAS：高IO专属分布式存储池。

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开放：支持定制化二开需求 技术架构 图2 部署架构图 方案结合华为云CCE/RDS/分布式缓存Redis等高阶云服务： 通过云数据库RDS for Mysql主备实例实现业务数据的存储与备份。 通过分布式缓存服务Redis实现数据的分布式存储与高可用。 通过华为云的 CSS 组件提供基于

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，需要使用安全加密通道，配置如下参数。安全Hadoop RPC相关信息请参考： MRS 3.2.0之前版本：https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/SecureMode.htm

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缺省值为“3des”，表示采用3DES算法进行加密。此处的值还可以设置为“rc4”，避免出现安全隐患，不推荐设置为该值。 3des HDFS hadoop.rpc.protection 设置Hadoop中各模块的RPC通道是否加密。包括： 客户端访问HDFS的RPC通道。 HDFS中各模块间的RPC通道，如Da

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objects 专属分布式存储池列表对象。 count Integer 专属分布式存储池数量。 表3 DssPool 参数 参数类型 描述 id String 专属分布式存储池ID。 name String 专属分布式存储池名称。 type String 专属分布式存储池的存储类型。 SSD：超高IO专属分布式存储池。

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Hive与HDFS组件的关系 Hive是Apache的Hadoop项目的子项目，Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上，Hive所有的数据操作也都是通过Hadoop

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HetuEngine依赖的组件 名称 描述 HDFS Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集方面的应用。 Hive 建立在Hadoop基础上的开源的 数据仓库 ，提供类似SQL的Hive Query

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图解专属分布式存储服务

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Hive基本原理 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。

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project_id String 专属分布式存储池归属的project_id。 capacity Integer 申请的专属分布式存储容量，单位TB。 type String 专属分布式存储池的存储类型。 SAS：高IO专属分布式存储池。 SSD：超高IO专属分布式存储池。 status String

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/user/mapred/hadoop-mapreduce-xxx.tar.gz 固定文件 MR分布式缓存功能使用的各jar包 否 MR分布式缓存功能无法使用 /user/hive 固定目录 Hive相关数据存储的默认路径，包含依赖的spark lib包和用户默认表数据存储位置等 否 用户数据丢失

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高可靠性：跨AZ部署，数据三副本，共享分布式存储，RPO为0，秒级故障倒换。 安全防护：采用共享分布式存储，故障秒级恢复，数据0丢失；采用VPC、安全组、SSL连接和数据加密等严格控制安全访问。 高兼容性：兼容MySQL，应用无需改造即可轻松迁移上云。 海量存储：华为自研DFV分布式存储，容量高达128TB。

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交互式查询，Tez有向无环图的分布式计算框等Hadoop生态圈的组件，进行海量数据分析与查询。 HBase集群：HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠，性能优异、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBas

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将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为： <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>${hadoop.version}</version>

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专属分布式存储三副本技术 什么是三副本技术？ 专属分布式存储的存储系统采用三副本机制来保证数据的可靠性，即针对某份数据，默认将数据分为1 MB大小的数据块，每一个数据块被复制为3个副本，然后按照一定的分布式存储算法将这些副本保存在集群中的不同节点上。 专属分布式存储三副本技术的主要特点如下：

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高可靠性：跨AZ部署，数据三副本，共享分布式存储，RPO为0，秒级故障倒换。 安全防护：采用共享分布式存储，故障秒级恢复，数据0丢失；采用VPC、安全组、SSL连接和数据加密等严格控制安全访问。 高兼容性：兼容MySQL，应用无需改造即可轻松迁移上云。 海量存储：华为自研DFV分布式存储，容量高达128TB，。

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OBS or Hadoop) 功能描述 在当前数据库创建一个HDFS或OBS外表，用来访问存储在HDFS或者OBS分布式集群文件系统上的结构化数据。也可以导出ORC和PARQUET格式数据到HDFS或者OBS上。 数据存储在OBS：数据存储和计算分离，集群存储成本低，存储量不受限制，

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/user/mapred/hadoop-mapreduce-3.1.1.tar.gz 固定文件 MR分布式缓存功能使用的各jar包 否 MR分布式缓存功能无法使用 /user/hive 固定目录 Hive相关数据存储的默认路径，包含依赖的spark lib包和用户默认表数据存储位置等 否 用户数据丢失

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高可靠性：跨AZ部署，数据三副本，共享分布式存储，RPO为0，秒级故障倒换。 安全防护：采用共享分布式存储，故障秒级恢复，数据0丢失；采用VPC、安全组、SSL连接和数据加密等严格控制安全访问。 高兼容性：兼容MySQL，应用无需改造即可轻松迁移上云。 海量存储：华为自研DFV分布式存储，容量高达128TB。

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数据存储在OBS和HDFS有什么区别？ MRS集群处理的数据源来源于OBS或HDFS，HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），OBS（Object Storage Service）即对象存储服务，是一个基于对象的海量存

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